2.3　NumPy使用详解

NumPy（Numerical Python）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供了以下几个矩阵运算功能。

1）具有向量算术运算和复杂广播能力的多维数组对象ndarray。

2）用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。

3）用于读写磁盘数据的工具以及操作内存映射文件的工具。

4）非常有用的线性代数计算，可用于傅里叶变换和随机数操作。

5）用于集成C/C++和Fortran代码的工具。

除明显的科学计算用途之外，NumPy也可以用作通用数据的高效多维容器，可以定义任意数据类型。这些特点使得NumPy能无缝、快速地与各种数据库集成。

我们可以这样理解复杂广播能力：当有两个维度不同的数组进行运算时，可以将低维数组复制成高维数组参与运算（因为NumPy运算的时候需要结构相同）。

在学习目标检测的过程中，需要将图像转换为矩阵，即把对图像的处理简化为向量空间中的向量运算。基于向量运算，我们就可以实现图像的识别。